Using Duoethnography to Connect the Disability Justice Principles to Education Research about Disabled Populations on Campus
Notice bibliographique
Résumé
The terms disability inclusion, disability rights, and disability justice are often used somewhat interchangeably, but have distinct meanings within academe more broadly and academic research contexts. The purpose of this investigation was to explore these concepts in relation to our research and present the way in which we (as education researchers) grappled with what a critical, disability justice-informed research methodology involves. We used a qualitative, duoethnographic research approach as it is both a reflection of social justice and a method to advance it (Sawyer & Norris, 2013). We engaged in virtual, asynchronous and synchronous dialogues in writing and audio formats to reflect, critique, question, and eventually, generate new ideas and ways of moving forward. In the paper, we first consider how the Disability Justice Principles from Sins Invalid (2019) could be connected to our current research practices using two questions about ethical considerations as well as research methodologies and frameworks. We then theorize how education researchers can intentionally incorporate activism throughout each stage of the research process. A Disability Justice-informed education research framework is proposed for use with research about disabled populations in higher education. This framework addresses the relationship between stages of the research process, disability inclusion, and disability justice, which was the ongoing debate throughout our dialogues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,060 |
| Communication savante | 0,020 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».